martes, 17 de septiembre de 2013

Regresión vs Causalidad

A pesar de que el análisis de regresión tiene que ver con la dependecia de una variable de otras variables, esto no implica la causalidad necesariamente. En palabras de Kendall  y Stuart, "Una relación estadística, sin importar qué tan fuerte y sugestiva sea, nunca podrá establecer una conexión causal; nuestras ideas de causalidad deben venir de estadísticas externas y, en último término, de uno u otra teoría".

En el ejemplo del producto de una cosecha citado previamente, no hay una razon estadistica para suponer que la lluvia no depende del producto de la cosecha. El hecho de que se trata el producto de la cosecha como dependiente de lluvia ( entre otras cosas) es debido a consideraciones no estadísticas, el sentido común sugiere que la relación no puede revertirse, ya que no podemos controlar la lluvia modificando la producción de la cosecha.

En todos los ejemplos citados en los anteriores posts, el punto de anotar es que una relación estadística no puede por sí misma implicar en forma lógica una causalidad. Para aducir causalidad se debe acudir a consideraciones a priori o teóricas. Así, en el tercer ejemplo  citado, uno puede recurrir a la teoría económica al afirmar que el gasto de consumo depende del ingreso real.


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